यदि आप एक रैखिक मॉडल या एक मिश्रित मॉडल फिट करते हैं, तो एक श्रेणीगत या नाममात्र वैरिएबल को कई प्रकार के चर में बदलने के लिए विभिन्न प्रकार के कोडिंग उपलब्ध हैं, जिसके लिए पैरामाटर्स का अनुमान लगाया जाता है, जैसे कि डमी कॉनडिंग (आर डिफ़ॉल्ट) और प्रभाव कोडिंग।
मैंने सुना है कि प्रभाव कोडिंग (कभी-कभी विचलन या कंट्रास्ट कोडिंग कहा जाता है) को पसंद किया जाता है जब आपके पास बातचीत होती है, लेकिन संभावित विरोधाभास क्या हैं और आप किस प्रकार के विपरीत का उपयोग करेंगे?
संदर्भ R उपयोग में मिश्रित मॉडलिंग है lme4, लेकिन मुझे लगता है कि व्यापक प्रतिक्रियाएं ठीक हैं। क्षमा करें, यदि मैं एक समान प्रश्न याद करता हूं।
संपादित करें: दो सहायक लिंक हैं: प्रभाव कोडिंग और डमी कोडिंग समझाया गया है।
यदि आपके पास एस-प्लस के साथ आधुनिक एप्लाइड सांख्यिकी है, तो यह इस सवाल पर अध्याय छह में एक बड़ा खंड है
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रिचीमोइर्रिस
मुझे नहीं लगता कि आपको अपने प्रश्न का पूरा उत्तर मिलेगा, लेकिन यहां विभिन्न प्रकार के कोडिंग के बारे में बहुत अच्छी जानकारी है ।
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गूँज - मोनिका
@gung साइट वास्तव में दिलचस्प लग रही है। हालाँकि यह कंट्रास्ट कोडिंग को कवर नहीं करता है (या इसका कोई और नाम है)।
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हेनरिक
मुझे यकीन नहीं है; मुझे आश्चर्य है कि अगर कोई गलत सूचना है। उस पृष्ठ का शीर्षक "कंट्रास्ट कोडिंग" है।
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गूँज - मोनिका
मुझे समझ में नहीं आ रहा है कि सवाल क्या है। यदि आप विभिन्न प्रकार के कोडिंग की सूची चाहते हैं, तो आपके पास वह है। आपके प्रश्न का मुख्य जोर अब क्या है?
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गुंग - को पुनः स्थापित मोनिका